Вопрос или проблема
В настоящее время я работаю над предварительной обработкой больших наборов данных для целей машинного обучения. У меня возникли трудности с кодированием строк в числа. У меня есть набор данных с несколькими транзакциями блокчейна, и я имею адреса отправителей и получателей этих транзакций. Я использую pyspark.
Я пробовал String Indexer, но он выдает ошибки переполнения памяти из-за количества уникальных значений. Как мне к этому подойти? Хорошо ли использовать хэширование с SHA256 и преобразование в большой целочисленный тип? Разве большие числа не повлияют слишком сильно на методы машинного обучения? (Я попробую разные методы, такие как случайные леса, GAN, некоторые на основе расстояния и т.д.)
Ответ или решение
Преобразование строк в числа при наличии миллионов уникальных значений в PySpark для обработки больших данных
Введение
В обработке больших данных, особенно в контексте машинного обучения, эффективное кодирование строковых значений в числовые форматы является ключевым аспектом. Вы столкнулись с задачей кодирования транзакционных адресов в блокчейн-данных, где количество уникальных строк может исчисляться миллионами. Давайте рассмотрим ваше существующее решение и предложим альтернативные подходы для достижения оптимальных результатов без перегрузок по памяти.
Проблема с использованием String Indexer
Вы отметили проблему с использованием StringIndexer в PySpark, которая вызывает ошибки нехватки памяти. Это вполне объяснимо, поскольку данный инструмент автоматически присваивает уникальные целые числа для каждого уникального значения. При большом количестве уникальных строк это может привести к массивам, требующим значительного объема оперативной памяти для обработки.
Альтернативные стратегии кодирования строк
Чтобы эффективно и безопасно преобразовать строки в числовые значения, стоит рассмотреть несколько альтернативных методов:
-
Hashing с использованием SHA-256:
- Преобразование строк в хеш-значения с использованием алгоритма SHA-256 является одним из возможных решений. Этот метод создает фиксированный размер (256 бит) для каждого уникального значения, что значительно уменьшает требования к памяти.
- После хеширования вы можете преобразовать бинарное значение в целое число (например, с использованием представления в шестнадцатеричном или двоичном формате). Однако будьте осторожны: несмотря на то, что не возникает прямого влияния числа на ML-методы, к ним нужно будет отнестись аккуратно, особенно если будут использоваться расстояния или подобие.
-
Векторизация с использованием метода One-Hot:
- Если количество уникальных строк не превышает несколько тысяч, метод One-Hot может быть подходящим. Он создает бинарные векторы, где каждая строка представлена массивом нулей и единиц. Тем не менее, с миллионами уникальных значений это подход может стать неэффективным на практике из-за "проклятия размерности".
-
Извлечение признаков через частотный анализ:
- Вы можете оценить частоту для каждого адреса, а затем использовать эти значения как числовые признаки. Например, адреса с большей частотой могут получать более высокие числовые значения. Это может снизить размерность пространства признаков и избежать проблем с памятью.
-
Использование эмбеддингов (embedding):
- Если у вас есть возможность воспользоваться нейронными сетями, можно рассмотреть методы встраивания, такие как Word2Vec или другие подходы для встраивания строковых данных с помощью нейронных сетей. Эти методы могут создать компактное представление для каждого адреса, независимо от количества уникальных значений.
-
Кластеризация адресов:
- Выполнение предварительной кластеризации адресов также может помочь в сокращении количества уникальных значений. Это обеспечит группировку адресов по схожести, что может привести к более управляемой настройке для ваших последующих моделей.
Заключение
Выбор метода кодирования строк в числа зависит от специфики вашего проекта и доступной инфраструктуры. Hashing с использованием SHA-256 и метод векторизации могут стать вашими основными инструментами. Не забывайте проверять производительность и эффективность кодирования в процессе тестирования моделей. Экспериментируйте с различными подходами и внимательно анализируйте результаты работы ваших ML-алгоритмов для достижения наилучших результатов.